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PIE Co., Ltd.（韓国）とは？産業用検査装置とAI技術で製造現場を支える企業

1. 会社概要

PIE Co., Ltd.（以下、PIE社）は、韓国に本拠を置く産業用検査装置およびスマートファクトリーソリューションの開発企業です。機械視覚（マシンビジョン）や非破壊検査（NDT）、人工知能（AI）などの技術を活用し、製造業の品質管理と生産工程の高度化を支援しています。

本社は韓国の京畿道華城市（ファソン市）に所在しています。同社の公式サイトでは、二次電池、半導体、ディスプレイなどの産業を主要な対象分野として紹介しています。

PIE社の特徴は、検査装置を単に販売するだけではなく、検査用ソフトウェアのアルゴリズム開発から、画像処理技術、装置の製造、製造データの分析までを組み合わせたソリューションを提供している点です。

製造業では、製品の小型化や高密度化に伴い、目視や単純なセンサーだけでは発見しにくい欠陥が増えています。PIE社は、こうした課題に対応するため、画像処理とAIを活用した検査技術の高度化に取り組んでいます。

公式サイト：
https://piegroup.co.kr/

会社紹介：
https://www.piegroup.co.kr/en/company

2. 会社の歴史と事業の発展

PIE社の公式会社沿革によると、2018年8月に企業付属研究所の認定を受け、同年7月にPIE Co., Ltd.を設立しています。

その後、検査装置と製造技術の開発を進めながら、事業領域と海外展開を拡大してきました。

主な沿革は次のとおりです。

• 2018年： PIE社を設立。研究開発体制の整備を進める。
• 2019年： ベンチャー企業として認定され、技術開発を推進。
• 2020年： ハンガリー拠点を設置。AIソリューション企業AHHA Labsを関連会社として設立し、事業領域を拡大。
• 2021年： 装置関連企業F1 Techを関連会社化。
• 2022年： 中国・上海に拠点を設置。IT・システム分野の関連会社Biz High Systemを設立。
• 2023年： 米国にPIE US Corporationを設立。

この沿革からは、検査装置の開発・製造を基盤としながら、AI、ソフトウェア、海外市場へと事業を広げてきたことが分かります。

特に、二次電池や半導体などの製造分野では、品質要求が厳しく、検査工程の自動化が重要です。製品の製造設備だけでなく、検査データを蓄積・分析する仕組みまで提供することが、同社の事業展開における重要な方向性となっています。

※沿革は同社公式サイトの掲載情報に基づきます。

3. 主力製品・技術

3-1. マシンビジョン（Machine Vision）

マシンビジョンとは、カメラで撮影した画像をコンピューターで解析し、製品の外観や寸法、位置、欠陥などを判定する技術です。

PIE社は、2Dおよび3Dの画像検査技術を活用した産業用検査ソリューションを提供しています。

主な用途として、次のようなものが考えられます。

• 製品表面の傷、汚れ、異物の検出
• 部品の欠けや変形の検査
• 製品の位置や形状の確認
• 組み立て状態の確認
• 生産工程における品質の自動判定

例えば、電子部品を大量に製造するラインでは、すべての製品を人間が目視検査することは時間と人員を必要とします。画像検査装置を導入すれば、一定の条件で製品を撮影し、検査基準に基づいて自動判定できます。

ただし、検査の精度はカメラ、照明、撮影条件、画像処理アルゴリズム、検査対象の材質などに左右されます。装置を導入する際は、対象となる欠陥を実際に検出できるかを確認することが重要です。

3-2. 非破壊検査（NDT）

NDTは「Non-Destructive Testing」の略で、日本語では非破壊検査と呼ばれます。

製品や部品を破壊せずに、内部や表面の状態を調べる技術です。PIE社は、超音波などの非破壊検査技術を検査ソリューションに取り入れています。

画像による外観検査では、製品内部の欠陥を直接確認できない場合があります。そこで、検査対象に適した非破壊検査技術を組み合わせることで、外観だけでは分からない異常の発見を目指します。

特に、二次電池や電子部品など、品質や安全性が重要となる製品では、検査工程の高度化が求められます。

ただし、具体的な検出対象や検査可能な欠陥の種類は、採用する装置と検査方式によって異なります。

3-3. スマートファクトリーソリューション

PIE社は、製造現場のデータを収集・分析し、生産管理や品質管理に役立てるスマートファクトリー関連のシステムも提供しています。

代表的な製品・サービスとして、次のものが紹介されています。

Data CAMP

製造データを収集し、分析、監視、予測などに活用するAIベースの製造・運用管理システムです。

製造設備の稼働状況や工程データを活用することで、異常の早期発見や工程改善を支援します。

LISA Platform

AIディープラーニングを活用するプラットフォームです。画像などのデータを解析し、検査や製造工程の高度化に役立てることを目指しています。

LISA V（AI CCTV）

カメラ映像を利用して、設備や工程、施設などの異常をリアルタイムに検出・監視するためのソリューションです。

これらは、検査装置単体の自動化にとどまらず、工場全体の情報を活用する方向へと事業を広げていることを示しています。

製品情報：
https://www.piegroup.co.kr/en/company

4. FA（Factory Automation）との関係

FAとは、Factory Automationの略で、工場の製造工程を自動化する技術や仕組みを指します。

一般的なFA設備では、PLC、サーボモーター、インバーター、センサー、ロボット、画像処理装置などが連携し、製品の加工、搬送、組み立て、検査を自動化します。

PIE社は、こうした設備のうち、特に検査と製造データの活用に関係する企業と位置付けられます。

例えば、二次電池の製造ラインを考えてみましょう。

製品が搬送されると、カメラや検査装置が外観や形状を確認します。検査結果に応じて、PLCなどの制御装置が製品の搬送先を切り替えたり、不良品を排出したりする構成が考えられます。

さらに、検査結果や設備の稼働データを上位システムに集約すれば、不良発生率や工程の変化を分析することもできます。

このようなシステムでは、次の技術が連携します。

• PLC： 装置の動作や工程の順序を制御する。
• センサー： 製品の有無や位置などを検出する。
• マシンビジョン： 画像から製品の状態を判定する。
• AI： 画像や製造データから異常の特徴を抽出する。
• 上位システム： 検査結果や稼働状況を記録・分析する。

PIE社の技術は、こうしたFAシステムにおける検査・品質管理の高度化に関係しています。

なお、同社がPLCやサーボモーターなどの汎用制御機器を主力製品として販売していることを示す情報は、今回確認した公式資料では見当たりません。したがって、一般的な制御機器メーカーというより、産業用検査装置とAIソリューションを中心とした企業として理解するのが適切です。

5. 型番の見方

中古FA機器の調査では、メーカー名と型番を正確に把握することが重要です。

PIE社については、公式サイトでマシンビジョン、非破壊検査、スマートファクトリーなどの製品分野を確認できますが、今回参照した資料だけでは、各装置の型番体系や個々のモデルの命名規則を十分に確認できませんでした。

そのため、特定の型番に共通する規則を推測して説明することは避けます。

中古装置や保守部品を調査する際は、次の情報を確認するとよいでしょう。

1. 装置本体の銘板に記載された正式なメーカー名
2. Model、Model No.、P/Nなどの型番表示
3. 製造番号（Serial No.）
4. 制御盤や画像処理装置の型番
5. カメラ、照明、レンズ、センサーなどの構成部品
6. ソフトウェアのバージョンとライセンス情報

検査装置は、同じ外観の製品でも、カメラや照明、制御用コンピューター、ソフトウェアの構成が異なる場合があります。型番だけで判断せず、構成部品とシステムの仕様を合わせて確認することが大切です。

6. 中古市場・保守部品でのポイント

PIE社のような産業用検査装置メーカーの製品を中古市場で扱う場合、一般的なPLCや電源装置とは異なる注意点があります。

6-1. カメラ・画像処理系の確認

検査装置では、カメラ、照明、レンズ、画像処理用コンピューターが重要な構成要素です。

中古装置を調達する場合は、カメラの撮像状態、照明の劣化、レンズの汚れ、画像処理用コンピューターの起動状態などを確認する必要があります。

特に、カメラや照明の仕様が変更されると、従来と同じ検査条件を再現できない可能性があります。

6-2. ソフトウェアとライセンス

画像検査装置では、専用ソフトウェアや検査プログラムが装置の機能を左右します。

本体が正常に起動しても、ソフトウェアのライセンスや設定データが不足していれば、検査工程を再現できない場合があります。

中古品を購入する際は、ソフトウェアの利用権、インストール媒体、設定データ、バックアップの有無を確認することが重要です。

6-3. 制御用PCや周辺機器の寿命

古い検査装置では、制御用PC、ストレージ、電源、冷却ファンなどの経年劣化が問題になることがあります。

WindowsなどのOSや専用ソフトウェアが古い場合、現行PCに交換すると動作しなくなる可能性もあります。

そのため、PCを単純に交換するのではなく、OS、ドライバー、インターフェースカード、画像処理ソフトウェアの互換性を確認する必要があります。

6-4. 修理時の注意点

検査装置の故障では、電源回路や制御基板の異常だけでなく、カメラとの通信不良、照明制御の異常、ソフトウェア設定の破損なども考えられます。

修理を進める際は、まず電源や通信などの基本動作を確認し、その後に各ユニットを切り分けて調査する方法が有効です。

ただし、検査装置は専用の校正データや検査条件に依存する場合があります。基板を修理して起動できるようになっても、検査精度が元の状態に戻ったとは限りません。

修理後は、可能であれば既知の良品・不良品サンプルを使用して、検査結果の再現性を確認する必要があります。

7. まとめ

PIE Co., Ltd.は、韓国を拠点とする産業用検査装置およびスマートファクトリーソリューションの企業です。マシンビジョン、非破壊検査、AIによるデータ分析などを組み合わせ、二次電池、半導体、ディスプレイなどの製造現場を支援しています。

同社の技術は、FAシステムの中でも、品質検査の自動化と製造データの活用という領域に位置付けられます。製造工程の自動化が進むほど、検査装置は単なる品質確認の機器ではなく、工程全体の品質と生産性を左右する重要な設備になります。

中古FA機器の調達や修理の観点では、装置本体の状態だけでなく、カメラ、照明、画像処理用PC、専用ソフトウェア、ライセンス、検査データなどを総合的に確認することが重要です。

なお、「PIE」という名称は複数の企業で使用されています。今回の記事は韓国の産業用検査装置メーカーを対象としているため、実際に調査している製品の銘板や公式サイトが別企業を示している場合は、メーカーを特定したうえで情報を整理する必要があります。

 

 

 

サプライチェーン情報

 

弊社の流通中古市場調査で、PIE製の製品・部品は約3,000種類確認されています。

また互換・同等の製品・部品を供給している会社・ブランドは確認できませんでした。

 

上記のサプライチェーン情報は2026年 10月に調査した流通在庫データをベースにしていますので日時の経過によって変動いたします。